（来源：上观新闻）
Q：接下来是🥠👰一个长问题⛷💵。你是否认为，🐯🇲🇸考虑到 AI 的🐯需求如📊此之大，而前沿产👮👨🏫能无法满🗾足需求🕰，你们可以回🤼♂️🇦🇬头利用7nm这样⬜😾较老工♊艺节点的剩🙏余产能，比🚥如制造一个基🎚🐃于Hopper🐿💱或Ampe🥡re架构的芯片🍩，但结☑合现有📀💤的数值🇰🇼优化技术和你🦎☘提到的其🔧他改进？你觉得我🏥🎌们会在203🕗0年之前看到这👩🏭🇲🇱样的情况吗✅？ 黄仁勋：没🥺✔这个必要🇧🇶📟。
我们通过预测来协🇹🇿调供需，😉这是第🥺📑一步👹。如今，我🐫🤮们致力于向开发🔷👨🦲者们传授如何🤔使用Codex及❣其相关技能📬。关于如🆙🆎何选择最3️⃣佳注意🦄力头，💺🦔实验发现随机🥔选一个注意力头👽💝只能把准确率从🚶♀️🙀42.3🦓%提升到44.1🏴🧺%，把所有注意力🌸⬅头平均之后准⏸确率反而更低💂🇵🇪（43.0%🕣📰），而按照NUM👰INA设计的评分😍准则选出最佳单🏺个头，准确率能🌓🎡提升到49🍈.7%🐘。
